【摘要】：現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法難以對(duì)圖像的每個(gè)像素進(jìn)行語(yǔ)義識(shí)別,較難從像素層面分解出圖像的不同類別。為此,提出一種端到端的全卷積深度網(wǎng)絡(luò),以實(shí)現(xiàn)高分辨航拍圖像像素級(jí)的語(yǔ)義分割及識(shí)別。通過(guò)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像強(qiáng)度信息和地理信息系統(tǒng)信息分別采用獨(dú)立通道進(jìn)行處理,在全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終層合并2個(gè)通道,并對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行全連接像素級(jí)標(biāo)注,利用條件隨機(jī)場(chǎng)作為后期處理方法平滑相似區(qū)域,同時(shí)保留圖像中的邊緣信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)視覺語(yǔ)義分類算法相比,該算法在航拍圖像像素級(jí)分類上的準(zhǔn)確率更高,識(shí)別效果更好。
[Abstract]:The existing convolution neural network method is difficult to identify each pixel of the image, and it is difficult to decompose different categories of image from pixel level. For this reason, an end-to-end full convolution depth network is proposed to realize the semantic segmentation and recognition of high resolution aerial images at pixel level. Image intensity information and geographic information system information are processed by full convolution neural network. Two channels are merged at the final layer of the full convolutional neural network, and each pixel is labeled at the pixel level. The conditional random field is used as the post-processing method to smooth the similar region while preserving the edge information of the image. Experimental results show that compared with the traditional visual semantic classification algorithm, this algorithm has higher accuracy and better recognition effect in aerial image pixel classification.
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)電子與控制工程學(xué)院;
【基金】：中國(guó)博士后科學(xué)基金(2016M590912) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(310832151097)
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：2175152